Cree y entrene un modelo de machine learning sin codificación.

Cree y entrene un modelo de machine learning sin codificación. Inicie el laboratorio práctico

Funciones Principales

Soporte para muchas fuentes de datos

SPSS Modeler puede leer datos de archivos planos, hojas de cálculo, bases de datos relacionales principales, IBM Planning Analytics y Hadoop. Puede ampliar las capacidades de SPSS Modeler para retrasar el procesamiento de datos con el complemento SQL Optimization (suscripción) o el Analytic Server (licencia perpetua).

Flujos de análisis visuales

El modelador SPSS proporciona una interfaz gráfica intuitiva para ayudar a visualizar cada paso en el proceso de minería de datos como parte de un flujo. Ahora los analistas y los usuarios empresariales pueden agregar fácilmente experiencia y conocimientos de negocio al proceso.

Preparación automática de datos

SPSS Modeler transforma los datos automáticamente al mejor formato para obtener el modelado predictivo más preciso. Ahora solo le hacen falta unos pocos clics para analizar los datos, identificar reparaciones, ocultar campos y obtener nuevos atributos.

Modelación automatizada

SPSS Modeler puede probar múltiples métodos de modelado, comparar resultados y seleccionar qué modelo se implementará en una sola ejecución. Esto le permite elegir rápidamente el algoritmo que mejor rinde basándose en el rendimiento del modelo.

Una variedad de métodos algorítmicos

SPSS Modeler ofrece varias técnicas de machine learning, incluyendo algoritmos de clasificación, segmentación y asociación entre los que se incluyen algoritmos listos para su uso que aprovechan Python y Spark. Los usuarios ahora pueden emplear lenguajes como R y Python para ampliar las capacidades de modelado.

Analítica de texto

SPSS Modeler captura conceptos clave, temas, opiniones y tendencias mediante el análisis de datos de texto no estructurados. Ahora puede descubrir insights valiosos en el contenido de blogs, comentarios y opiniones de los clientes, e-mails y comentarios en las redes sociales.

Analítica geoespacial

Analice datos geográficos como, por ejemplo, la latitud y la longitud, los códigos postales y las direcciones utilizando SPSS Modeler. Combinando esa información con los datos actuales e históricos, puede generar mejores insights y mejorar la precisión predictiva.

Soporte para tecnologías de código abierto

SPSS Modeler permite el uso de R, Python, Spark y Hadoop para amplificar la eficiencia de la analítica. También puede ampliar y complementar estas tecnologías para obtener una analítica más avanzada al mismo tiempo que mantiene el control.

Métodos de machine learning y algoritmos

SPSS Modeler da soporte a árboles de decisiones, redes neuronales y modelos de regresión. Ahora puede aprovechar ARMA, ARIMA y el suavizado exponencial; funciones de transferencia con predictores y detección de valores atípicos; beneficiarse de modelos jerárquicos y de conjunto; máquina de soporte vectorial y modelado causal temporal; así como emplear series de tiempo y AR espacial para la predicción espaciotemporal. Las redes de confrontación generativa (GAN) y el refuerzo también permiten el aprendizaje profundo.

Diversos métodos de implementación

IBM SPSS Modeler también está disponible como parte de IBM Watson Studio, así como la oferta perpetua. Al usar Modeler Gold, los científicos de datos pueden planificar trabajos para ejecutarlos en los momentos deseados. Los administradores de TI pueden integrar la implementación en sistemas existentes por lotes, en tiempo real o en secuencia.

Caso de uso: Adquiera y retenga clientes

Descripción del problema

  • La predicción de la rotación de clientes es difícil.
  • La creación de las ofertas correctas es un desafío.
  • La vinculación del personal, los productos y otros factores con la adquisición de clientes es ineficiente.

 

Descripción de la solución

Con IBM SPSS® Modeler, las empresas están deleitando a los clientes, creando las ofertas correctas y alineando las necesidades de negocio mientras reducen el tiempo que lleva en pasar de la idea hasta la experimentación y luego a la producción.

Lea más casos de estudio

Caso de uso: Optimice la logística y prevenga fallos

Optimize logistics and prevent failures

Descripción del problema

  • Los procesos manuales, propensos a errores, que conducen a fallas del equipo.
  • Los procesos duplicados y desperdicios operacionales son demasiado comunes.
  • Las preocupaciones de continuidad de negocio y seguridad no se están resolviendo.

 

Descripción de la solución

La predicción de posibles problemas de mantenimiento o la optimización de rutas nunca ha sido tan fácil como con la herramienta visual con función de arrastrar y soltar de ciencia de datos.

Conozca más

Caso de uso: Cree nuevas ofertas y modelos empresariales innovadores

Descripción del problema

  • Entender cómo los clientes actúan y reaccionan a la información es difícil.
  • Crear las ofertas correctas para los canales correctos es un desafío.
  • Dedicar demasiado tiempo analizando los datos y programando el flujo de información inhibe la eficiencia y la innovación.

 

Descripción de la solución

Desde la preparación de datos hasta la aplicación de algoritmos de machine learning, SPSS Modeler habilita nuevas formas de explotar la información. Ahora es posible crear con confianza nuevas ofertas, impulsar el rendimiento de los canales y optimizar los procesos de negocio para una óptima productividad de equipo.

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Caso de uso: Eficiencia operacional y precisión en el pronóstico

Operational efficiency and forecast accuracy

Descripción del problema

  • El capital de trabajo es escaso y los costos de almacenamiento están consumiendo el presupuesto
  • Hay una necesidad de reducir las existencias sin arriesgarse a sufrir desabastecimiento o afectar al servicio al cliente
  • Los pronósticos imprecisos conducen a una planificación deficiente e incapacidad para satisfacer la demanda prevista

Descripción de la solución

SPSS Modeler dirige el proceso de pronóstico en Planning Analytics, lo que permite a los líderes de la cadena de suministro reducir el margen de error en el proceso de pronóstico y planificación. Este enfoque optimiza los niveles de existencias e incrementa el retorno del capital de trabajo disponible para el negocio, mejorando la eficiencia operacional en toda la empresa.

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